Исследователи из Федеральной политехнической школы Лозанны (EPFL) представили новаторский фотонный чип, демонстрирующий потенциал кремниевой фотоники для кардинального изменения принципов работы искусственного интеллекта. Разработка позволяет выполнять сложные вычисления, используя свет, а не электроны, что открывает двери к значительно более быстрым и энергоэффективным системам ИИ.
Существующие системы искусственного интеллекта, основанные на электронных процессорах, сталкиваются с ограничениями по скорости и энергопотреблению, особенно при обработке больших объемов данных. Новый чип, созданный в EPFL, обходит эти ограничения, используя свет.
В основе разработки лежит принцип машинного обучения на основе дифракции. Чип использует микроскопические оптические элементы для управления световыми волнами, позволяя им выполнять сложные математические операции, необходимые для работы ИИ. Инженеры EPFL разработали и изготовили компактный и масштабируемый чип, который может быть интегрирован в существующие электронные системы.
В ходе испытаний чип продемонстрировал впечатляющие результаты в задачах распознавания изображений и классификации данных. Он показал значительное превосходство над традиционными электронными системами по скорости обработки и энергоэффективности. Например, при распознавании объектов на изображении чип выполнил задачу в несколько раз быстрее и с гораздо меньшим энергопотреблением.
Потенциальные применения данной технологии огромны. Она может быть использована в автономном вождении для обработки данных с датчиков в режиме реального времени, в медицинской диагностике для анализа изображений и выявления заболеваний на ранних стадиях, а также в научных исследованиях для моделирования сложных систем и анализа больших наборов данных.
Исследователи из EPFL планируют продолжить работу над улучшением характеристик чипа и разработкой новых алгоритмов машинного обучения, оптимизированных для фотонных вычислений. Ожидается, что в ближайшем будущем эта технология найдет широкое применение в различных областях, требующих высокой скорости и энергоэффективности обработки данных, сообщает The SciTechDaily.
